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申请/专利权人：网才科技(广州)集团股份有限公司
摘要：本发明提供一种基于大模型的主观题试卷阅卷方法，属于教师考试测评领域。首先，从自有的考试数据库采集并预处理主观题答案数据，构建高质量数据集；其次，设计细致的评分标准，对答案内容准确性、逻辑性和语言表达等维度进行人工标注，生成加权平均分数标签；然后，选择基于Transformer架构的阅卷评分大模型，利用其强大语义表示能力，构建包括多头注意力等模块的阅卷模型；最后，设计双向语义匹配计算方法，度量答案与参考答案的相似度作为评分依据。经过以上步骤，该模型能实现高效、准确、客观的主观题自动阅卷，提升教师评价智能化水平。
主权项：1.一种基于大模型的主观题试卷阅卷方法，其特征在于，包括以下过程：步骤1，数据集的采集与制作：从自有的考试数据库采集数据，采集真实可靠、多样化的主观题答案数据，涵盖简答题、论述题和案例分析题三种类型，将采集到的原始数据经过数据清洗、格式统一和匿名化处理，以及专家评分与多标签融合，最终获得高质量的主观题答案数据集；步骤2，基于Transformer架构的阅卷评分大模型的主观题试卷阅卷模型的建立：选择基于Transformer架构的阅卷评分大模型作为基础模型，利用其强大的语义表示能力、迁移学习效率和可解释性，设计了输入层、词嵌入层、位置编码层、多头注意力机制层、前馈网络层、归一化层和预测输出层，并采用了双向语义匹配计算方法，以构建高精度的主观题阅卷模型；步骤3，基于Transformer架构的阅卷评分大模型的主观题试卷阅卷模型的模型训练：利用构建的数据集，对基于Transformer架构的阅卷评分大模型进行微调训练，采用交叉熵损失函数，结合Adam优化算法和指数衰减学习率调度，提高模型收敛速度和泛化能力，确保训练过程的稳定性和评分准确性；步骤4，系统部署与优化：将训练好的基于Transformer架构的阅卷评分大模型部署到云端服务器，提供在线评分接口，同时，针对评分结果进行统计分析，发现问题并优化模型，不断提升系统的准确性和鲁棒性，以满足实际应用场景的需求。
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